在企业探索AI降本的过程中，“计划是否科学”直接决定最终效果。分析近年企业实践案例会发现，部分企业制定AI降本计划时，常陷入“跟风式推进”——看到同行用AI降本就盲目上线系统，结果要么因场景不匹配导致成本反增（比如小电商花几十万买AI库存系统，却因订单量少用不上），要么因步骤混乱让降本效果打折扣；而那些能通过AI实现有效降本的企业，都有清晰的计划框架，从痛点梳理到落地验证层层递进。在帮助企业搭建科学AI降本计划的过程中，深耕企业数字化服务的万达宝，正通过适配不同企业需求的AI工具，提供从计划制定到落地的支持。
一、制定AI降本计划的3个关键步骤：从“找准痛点”到“落地验证”
步骤1：先梳理成本痛点，避免“AI工具与需求脱节”
很多企业一提到AI降本，就先想着“买什么系统”，却忽略了“自己的核心成本在哪”。其实第一步该做的，是用“成本台账拆解法”梳理痛点——把企业的总成本按“人力、能耗、物料、运营”等维度拆分，再看每个维度下哪些环节存在浪费。
比如某汽车零部件厂，通过拆解发现“设备能耗成本占比达28%”，且车间机床常出现“空转时未降速”的情况；某电商企业则发现“客服人工成本占运营成本35%”，且夜间咨询量少但仍需安排客服值班。这些具体痛点，才是AI降本的发力点。若跳过这一步，比如某食品厂没梳理痛点就上线AI供应链系统，结果发现自己的主要成本是“原材料损耗”，系统无法解决，最终浪费了近百万投入。
步骤2：选适配场景，优先“小投入、快见效”的领域
梳理完痛点后，不要贪多求全，优先选择“投入低、周期短、效果可量化”的场景落地。这类场景往往不需要复杂的系统，却能快速验证AI降本的价值，为后续推进积累经验。
比如上述汽车零部件厂，优先选择“设备能耗优化”场景——用AI监测机床运行状态，当检测到空转超过5分钟，自动调整机床转速至节能模式，无需更换现有设备，仅需接入传感器和AI分析模块，投入约15万元；上线3个月后，每月能耗成本降低12%，6个月就收回了投入。反观某机械企业，一开始就推进“全车间AI自动化改造”，投入超800万元，因涉及环节太多，调试了10个月才上线，期间还影响正常生产，降本效果反而滞后。
步骤3：做好数据准备，确保“AI有靠谱的数据可分析”
AI降本的核心是“数据驱动决策”，若数据不全、不准，AI就成了“无米之炊”。这一步需要企业整理目标场景的历史数据，比如做“客服AI降本”，要收集过去6个月的“咨询量、咨询内容、人工处理时长、问题解决率”等数据；做“设备能耗优化”，要整理“设备运行时长、不同工况下的能耗数据、生产订单排期”等数据。
某家电厂曾推进“AI优化物料库存”，但因没整理历史库存数据，AI无法预测需求，只能按固定比例备货，最终库存积压问题没解决，降本计划搁置。而某电商企业在做客服AI降本前，用1个月整理了3年的客服对话数据，AI通过学习这些数据，能解决70%的常规咨询（如“物流查询”“售后流程”），后续降本效果自然更明显。
二、制定AI降本计划的2个核心注意事项：避开“隐形坑”
注意事项1：数据安全不能忽视，部署方式要适配企业需求
很多企业在推进AI降本时，容易忽略“数据安全”——比如将生产数据、客户数据上传到外部系统，存在泄露风险；但完全拒绝线上部署，又会增加中小型企业的硬件投入成本。这就需要根据企业自身情况，选择合适的部署方式。
万达宝的LAIDFU（来福）在这一点上提供了灵活支持：它首先保证“数据来源安全”，能对接企业内部的ERP、CRM等系统获取数据，且数据传输过程中会进行加密处理，避免源头泄露；同时支持两种部署方式——对数据保密性要求高的企业（如军工配套厂、精密仪器厂），可选择本地私有化部署，所有数据处理都在企业内部服务器完成，不与外部网络互通；而对成本敏感、无自建服务器的初创企业或电商公司，则可选择阿里云等线上部署，无需投入硬件成本，按使用需求灵活扩容。某医疗器械厂就因担心“生产工艺数据泄露”，用LAIDFU（来福）的私有化部署，在优化设备能耗的同时，确保核心数据不对外流转。
注意事项2：降本效果要“动态评估”，避免“一劳永逸”
AI降本不是“上线系统就结束”，很多企业误以为系统上线后能一直降本，结果因市场变化、业务调整，降本效果逐渐减弱。比如某服装电商，用AI优化库存后，初期减少了30%的库存积压，但换季时没及时更新AI的需求预测模型，导致新款库存不足、旧款积压，反而增加了成本。
正确的做法是建立“月度评估机制”：定期查看AI降本的核心指标（如“能耗成本是否仍低于优化前”“客服人工成本节省比例是否稳定”），若指标出现波动，及时调整AI模型或场景。比如上述服装电商后续每月根据销售数据更新AI的预测参数，让库存优化效果保持稳定，全年库存成本降低25%。
对企业而言，制定AI降本计划不是“跟风买工具”，而是“先找准痛点、再选对场景、最后控好风险”的系统性工作。万达宝的LAIDFU（来福）通过“数据来源安全+灵活部署”的特性，既能支撑计划制定中的数据准备需求，又能适配不同企业的安全与成本考量，让AI降本从“纸上计划”落地为“实际效益”。无论是传统制造企业还是互联网公司，都能通过这样的框架，避免盲目投入，让AI真正成为降本增效的助力。